Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME İkinci Düzey YBS 511 Seçmeli 1 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri Yoktur.
Eğitimin Dili Türkçe
Koordinatör PROF. DR. HÜLYA TORUN
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı PROF. DR. HÜLYA TORUN
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı -
Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze, uygulamalı, bilgisayar destekli
Dersin Amacı Bu dersin amacı, çok kriterli karar verme problemlerinin analizi, modelleme ve çözüm yöntemlerinin öğretilmesi ve bu yöntemlerin veri analitiği ve yapay zekâ yaklaşımları ile birlikte uygulanmasını sağlamaktır.
Dersin Tanımı Bu ders, karar verme süreçlerinde birden fazla kriterin dikkate alındığı durumların modellenmesi, çok kriterli karar verme yöntemlerinin uygulanması ve bu süreçlerin analitik ve veri temelli yaklaşımlar ile değerlendirilmesini kapsar.

Dersin İçeriği
1 Karar verme kavramı ve karar süreçleri
2 Çok kriterli karar verme problemlerine giriş
3 Karar verme ortamları (belirlilik, belirsizlik, risk)
4 Karar vericiler ve sosyo-teknik karar sistemleri
5 Kriter belirleme ve yapılandırma
6 Karar problemlerinin modellenmesi
7 AHP (Analitik Hiyerarşi Süreci) ANP (Analitik Ağ Süreci) TOPSIS yöntemi VIKOR yöntemi ELECTRE yöntemi PROMETHEE yöntemi
8 Bulanık (fuzzy) ÇKKV yaklaşımları
9 Veri temelli karar analitiği
10 Yapay zekâ destekli karar verme
11 Makine öğrenmesi ile karar destek sistemleri
12 Karar destek sistemleri (DSS)
13 Uygulamalı karar problemleri Vaka analizi
14 Proje ve sunum
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 Karar verme süreçlerini açıklar
2 Çok kriterli karar problemlerini tanımlar
3 Karar problemlerini modelleyebilir
4 AHP, TOPSIS, VIKOR gibi yöntemleri uygular
5 Farklı ÇKKV yöntemlerini karşılaştırır
6 Belirsizlik altında karar verme süreçlerini analiz eder
7 Veri temelli karar analizi yapar
8 Yapay zekâ destekli karar sistemlerini değerlendirir
9 Karar destek sistemleri geliştirir
10 Gerçek problemlere çözüm üretir

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Yönetim Bilişim Sistemleri (YBS) alanında ileri düzey bilgiye sahip olur.
2 Veri, insan, süreç, teknoloji ve yazılım bileşenlerini bütüncül olarak analiz eder.
3 Sosyo-teknik sistem yaklaşımı ile karmaşık problemleri basit, yenilikçi şekilde analiz eder.
4 Bilişim sistemlerini stratejik karar süreçlerinde etkin şekilde kullanır.
5 Yazılım ve veri temelli çözümler geliştirir.
6 Disiplinlerarası bilgi birikimini entegre ederek yenilikçi çözümler üretir.
7 Veri analitiği, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zekâ tekniklerini uygular.
8 Bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak bağımsız çalışma yürütür.
9 Dijital dönüşüm süreçlerinin farkındadır, analiz eder ve yönetir.
10 Ulusal ve uluslararası bilimsel çalışmaları ve stratejik inovatif teknolojileri takip eder ve katkı sağlar.
11 İnsan merkezli tasarımları analiz eder, geliştirir, uygular ve yönetir.
12 Yeni teknolojilerin etik, sosyal ve yönetsel etkilerini değerlendirir.
13 Akademik ve profesyonel etik ilkelere uygun hareket eder.
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü
  Sayısı Süresi (saat) Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim 0 0 0
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     0
AKTS     0.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler
Yarıyıl içi değerlendirme Sayısı Katkı Yüzdesi
Ara sınav 1 20
Kısa sınav 0 0
Ödev 1 20
Yarıyıl içi toplam   40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı   40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı   60
Genel toplam   100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri
Ders kitabı Saaty, T.L., Decision Making for Leaders Tzeng & Huang, Multiple Attribute Decision Making
Yardımcı Kaynaklar -

Ders İle İlgili Dosyalar